File "D:\AppGallery\Anaconda\3\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 156, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [16, 16]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 16; expected version 15 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that failed to compute its gradient. The variable in question was changed in there or anywhere later. Good luck!

这个错误通常表示在计算梯度时，出现了 inplace 操作，导致计算梯度出现了错误。inplace 操作是指在原来的张量上进行修改，而不是创建一个新的张量。由于 PyTorch 的自动求导机制需要保存中间变量，因此 inplace 操作会破坏计算图，导致计算梯度出现错误。

解决方法是尽可能避免 inplace 操作，可以使用 PyTorch 提供的函数来替代 inplace 操作。另外，可以通过设置 `torch.autograd.set_detect_anomaly(True)` 来开启异常检测，以便找到计算梯度出现错误的操作。

如果你无法确定是哪个操作导致了 inplace 操作，请尝试使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用自动求导，然后手动检查代码并打印中间变量，以找到出现错误的操作。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速，因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本，并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本，你需要重新安装一个CUDA版本的torch。如果你已经安装了CUDA版本的torch，你可以尝试在代码中添加以下代码来启用CUDA：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

然后在将模型转移到设备时使用：

lprnet.to(device)

这应该会解决你的问题。

File "F:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 128, in <module>

根据提供的引用内容，您遇到了一个错误。根据引用中的信息，这个错误是由于加载`asmjit.dll`文件失败导致的。这个文件是PyTorch库的一部分，用于加速计算。出现这个错误可能是由于文件缺失或损坏引起的。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：
1. 确保您的PyTorch库已经正确安装。您可以使用`pip list`命令检查已安装的库列表，并确保PyTorch在其中。
2. 检查`asmjit.dll`文件是否存在于您的PyTorch安装目录中。如果文件确实缺失，您可以尝试重新安装PyTorch来修复这个问题。
3. 如果文件存在但仍然无法加载，可能是由于文件损坏导致的。您可以尝试从官方网站或其他可信来源下载一个完整的PyTorch安装包，并替换掉您当前的安装包。

请注意，根据您提供的信息，我无法确定您的具体操作系统和PyTorch版本。如果上述步骤无法解决您的问题，请提供更多详细信息，以便我能够给出更准确的建议。